# -*-coding:utf-8-*-
import pandas as pd

"""
1.创建dataframe对象：
    DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)，data可以是ndarray数组、series对象、列表、字典
2.dataframe的重要属性和函数：
    values：返回ndarray类型的所有元素的值
    dtypes：获取所有列的数据类型。返回的是series（index为列名，数据为各列类型）
    index：获取或修改所有行索引。如df1.index=[1,2]
    columns：获取或修改所有列索引
    shape：返回行数和列数组成的列表
    T：行列数据转换
    head(n=5)：打印前n行数据
    tail(n=5)：打印后n行数据
    describe()：获取每列的统计信息，类型为dataframe
    count(axis=0,numeric_only)：获取每列或每行（默认为列）中非空值的个数，类型为series
    isnull()：检查元素是否为空，返回布尔值组成的dataframe
    notnull()：结果和isnull相反
"""
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
# 通过列表创建
df1 = pd.DataFrame([['张三', 97, 87, 74], ['李四', 63, 99, 82]], columns=['姓名', '语', '数', '英'])
# 通过字典创建
df2 = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四'], '语': [97, 63], '数': [87, 99], '英': [74, 81]})
# 多个series合并成dataframe
a = pd.Series([1, 2, 3], name='列1')
b = pd.Series([4, 5, 6], name='列2')
df3 = pd.concat([a, b], axis=1, ignore_index=True)
print(df3)
